論文の概要: The Comprehension-Gated Agent Economy: A Robustness-First Architecture for AI Economic Agency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15639v2
- Date: Wed, 18 Mar 2026 04:15:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.331348
- Title: The Comprehension-Gated Agent Economy: A Robustness-First Architecture for AI Economic Agency
- Title（参考訳）: AIエコノミーエージェンシーのためのロバストネスファーストアーキテクチャ
- Authors: Rahul Baxi,
- Abstract要約: AIエージェントは、経済的エージェンシー(貿易の執行、予算の管理、契約交渉、サブエージェントの創出)がますます認められている
現在のフレームワークは、運用上の堅牢性と経験的に無関係な機能ベンチマークで、このエージェンシーをゲートしています。
我々は,エージェントの経済的許可が,検証された理解機能によって上界に置かれる形式的アーキテクチャである幻覚誘導エージェント経済(CGAE)を紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agents are increasingly granted economic agency (executing trades, managing budgets, negotiating contracts, and spawning sub-agents), yet current frameworks gate this agency on capability benchmarks that are empirically uncorrelated with operational robustness. We introduce the Comprehension-Gated Agent Economy (CGAE), a formal architecture in which an agent's economic permissions are upper-bounded by a verified comprehension function derived from adversarial robustness audits. The gating mechanism operates over three orthogonal robustness dimensions: constraint compliance (measured by CDCT), epistemic integrity (measured by DDFT), and behavioral alignment (measured by AGT), with intrinsic hallucination rates serving as a cross-cutting diagnostic. We define a weakest-link gate function that maps robustness vectors to discrete economic tiers, and prove three properties of the resulting system: (1) bounded economic exposure, ensuring maximum financial liability is a function of verified robustness; (2) incentive-compatible robustness investment, showing rational agents maximize profit by improving robustness rather than scaling capability alone; and (3) monotonic safety scaling, demonstrating that aggregate system safety does not decrease as the economy grows. The architecture includes temporal decay and stochastic re-auditing mechanisms that prevent post-certification drift. CGAE provides the first formal bridge between empirical AI robustness evaluation and economic governance, transforming safety from a regulatory burden into a competitive advantage.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントは、経済的エージェンシー(貿易の執行、予算の管理、契約交渉、サブエージェントの創設)がますます認められていますが、現在のフレームワークは、運用上の堅牢性と経験的に無関係な能力ベンチマークで、このエージェンシーをゲートしています。
本稿では, エージェントの経済的許可が, 対向的ロバスト性監査から得られた検証的理解機能によって上界される形式的アーキテクチャである包括的エージェント経済(CGAE)を紹介する。
ゲーティング機構は、制約コンプライアンス(CDCTで測定)、認識整合性(DDFTで測定)、行動アライメント(AGTで測定)の3つの直交ロバストネス次元で機能し、内在性幻覚率を横断的診断として機能する。
我々は、ロバスト性ベクトルを離散的な経済階層にマッピングする弱いリンクゲート関数を定義し、その結果として得られるシステムの3つの特性を証明している。(1)バウンド・エコポーティング、最大金融責任の確保は、確固たるロバストネスの関数である。(2)インセンティブ互換のロバストネス投資は、能力のみをスケーリングするのではなく、ロバスト性を向上させることによって利益を最大化することを示し、(3)モノトニック・セーフ・スケーリングは、経済が成長するにつれてシステム全体の安全性が低下しないことを示す。
アーキテクチャには、時間的減衰と、認証後ドリフトを防止する確率的再監査機構が含まれる。
CGAEは、実証的なAIロバスト性評価と経済ガバナンスの間の最初の公式なブリッジを提供し、安全を規制上の負担から競争上の優位性に変換する。
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